GPU's en TPU's binne twa wichtige akteurs yn 'e kompjûtersektor. Se hawwe folslein feroare hoe't wy gegevens behannelje en analysearje.
It komplekse wurk fan it produsearjen fan grafiken en ôfbyldings wurdt behannele troch GPU's, of grafyske ferwurkingsienheden.
TPU's, of Tensor Processing Units, oan 'e oare kant, binne oanpaste processors dy't eksklusyf makke binne foar it rapperjen fan wurkloads foar masine-learen.
It juste ark hawwe foar de taak is essensjeel yn 'e wrâld fan kompjûters. De prestaasjes, snelheid en effisjinsje fan in spesifike operaasje kinne dramatysk beynfloede wurde troch it selektearjen fan it juste type ferwurkingsienheid.
Hjirtroch is it fergelykjen fan GPU's en TPU's krúsjaal foar elkenien dy't besykje har berekkeningskrêft te maksimalisearjen.
Litte wy lykwols begjinne mei de basis.
Wat is in prosessor?
In prosessor is in essinsjeel ûnderdiel fan in kompjûter. It docht de berekkeningen dy't nedich binne foar de kompjûter om te wurkjen.
It fiert fûnemintele wiskundige, logyske en ynfier- / útfierprosessen út nei kommando's fan it bestjoeringssysteem.
De útdrukkingen "prosessor", "sintrale ferwurkingsienheid (CPU)" en "mikroprosessor" wurde faak wikseljend mei elkoar brûkt. De CPU is lykwols gewoan in oar type prosessor. It is net de ienige prosessor yn 'e kompjûter. It is lykwols in wichtige ien.
De CPU docht de mearderheid fan kompjûter- en ferwurkingsoperaasjes. It wurket as it "harsens" fan 'e kompjûter.
Yn dit artikel sille wy prate oer twa ferskillende processors; TPU en GPU.
Wat ûnderskiedt GPUs fan TPUs, en wêrom moatte jo witte oer harren? /p>
GPU's
GPU's, of Graphics Processing Units, binne ferfine circuits. Se binne spesjaal boud foar it ferwurkjen fan ôfbyldings en grafiken. GPU's binne in gearstalling fan in protte lytse kearnen. Dizze kearnen wurkje gear om grutte hoemannichten gegevens tagelyk te behanneljen.
Se binne ekstreem effisjint by it produsearjen fan foto's, fideo's en 3D-grafiken.
It is as de artyst dy't efter de skermen wurket om de ôfbyldings te meitsjen dy't jo op jo skerm sjogge. De GPU konvertearret rauwe gegevens yn oantreklike ôfbyldings en films dy't jo sjogge.
TPU's
Tensor Processing Units, of TPU's, binne spesjalisearre circuits. Se wurde boud eksklusyf foar masine learen. TPU's binne geweldich foar de behoeften fan grutskalige masine-learapplikaasjes. Hjirtroch kinne wy se brûke yn djip learen en training foar neuronale netwurken.
Yn dit gefal binne se oars as GPU's, dy't binne boud foar mear algemiene doelen.
It is as it wiskundige sjeny dy't yngewikkelde problemen oplost en AI makket. Beskôgje dit: as jo in firtuele assistint lykas Siri of Alexa brûke, wurket de TPU ûnfoldwaande efter de skermen. It ynterpreteart jo stimynstruksjes en reagearret dêrop.
It is ferantwurdlik foar it foltôgjen fan de ferfine berekkeningen dy't nedich binne om de stimynput te ynterpretearjen. En, it begrypt wêr't jo om freegje, en reagearret akkuraat.
GPU vs TPU's
De Fundamentals begripe
GPU's (Graphics Processing Units) en TPU's (Tensor Processing Units) binne twa krityske hardwarekomponinten fûn yn kompjûtersystemen.
Ferliking fan Performance Metrics
Wat moatte wy fergelykje?
Ferwurkingskrêft, ûnthâldbânbreedte en enerzjy-effisjinsje binne krityske prestaasjeskritearia. Se beynfloedzje GPU- en TPU-mooglikheden. Wy kinne dizze kritearia brûke by it fergelykjen fan GPU en TPU.
TPU's binne benammen makke foar aktiviteiten foar masine-learen. Se hawwe ferskate foardielen boppe GPU's, ynklusyf rappere ferwurkingssnelheden, bettere ûnthâldbânbreedte en fermindere enerzjyferbrûk. Wylst GPU's bekend binne foar it leverjen fan hege prestaasjesnivo's.
Enerzjyeffisjinsje
Op it mêd fan komputer is enerzjy-effisjinsje in krúsjale probleem. It moat rekken holden wurde by it fergelykjen fan GPU's mei TPU's. Enerzjyferbrûk fan in hardware-komponint kin de priis en prestaasjes fan jo systeem signifikant beynfloedzje.
As it giet om enerzjy-effisjinsje, hawwe TPU's wichtige foardielen boppe GPU's. Op lange termyn binne se ekonomysk en miljeufreonliker, om't se minder macht brûke.
Software Support
Jo kar moat ek ôfhingje fan de software stipe en programmearring modellen. It is kritysk om hardware te selektearjen dy't kompatibel is mei jo komponinten. En it moat de softwarestipe leverje dy't jo nedich binne.
GPU's binne hjir de bettere kar. Se biede in ferskaat oan programmearring modellen en software stipe. TPU's, oan 'e oare kant, wurde spesifyk makke foar wurkloads foar masine learen. Dat, se leverje net deselde graad fan ynteroperabiliteit en stipe as GPU's.
Kosten en beskikberens
Yn termen fan kosten binne GPU's faker tagonklik en minder djoer dan TPU's. GPU's wurde makke troch in protte bedriuwen, ynklusyf Nvidia, AMD, en Intel. Wy brûke GPU's yn in ferskaat oan tapassingen, fariearjend fan gaming oant wittenskiplike komputer.
As gefolch hawwe se in grutte en kompetitive merk. Dit draacht grif by oan goedkeape prizen.
TPU's, oan 'e oare kant, wurde allinich makke troch Google en binne allinich beskikber fia Google Cloud. TPU's binne djoerder dan GPU's fanwege har beheinde oanbod. Ek hat it in sterke fraach fan akademisy en praktiken foar masine learen.
Jo kinne lykwols de spesifike prestaasjes nedich wêze dy't TPU's leverje foar training ML-modellen. Dan kinne de hege kosten en beheinde beskikberens it wurdich wêze.
Hokker hardware-komponint past it bêste by jo behoeften?
It antwurd op dizze fraach is basearre op in protte fariabelen. Jo moatte jo budzjet kontrolearje, jo prestaasjesbehoeften en de soarten aktiviteiten dy't jo wolle útfiere.
GPU's binne in mear ekonomyske kar as de priis jo kaaifaktor is. TPU' is op syn minst 5 kear djoerder.
Jo bysûndere easken en easken sille úteinlik bepale hokker hardware komponint is ideaal foar dy. It is kritysk om de foardielen en neidielen fan alle tagonklike karren te beoardieljen foardat jo in kar kieze.
Kinne wy ek GPU brûke foar masine learen?
Masine learen kin wurde útfierd op GPU's. Fanwegen har fermogen om de yngewikkelde wiskundige berekkeningen út te fieren dy't nedich binne foar training masine learen modellen, GPU's binne feitlik in foarkommende opsje foar in protte masine-learen-praktiken.
Populêre deep learning frameworks lykas TensorFlow en PyTorch ferienichber binne mei in breed skala oan software ark op GPUs. TPU's meie net wurkje mei oare softwareprogramma's en bibleteken. Se waarden spesjaal makke om te wurkjen mei Google's TensorFlow-ramt.
Ta beslút, foar konsuminten dy't sykje nei in tagonkliker, mear ekonomyske oplossing foar masine-learen, kinne GPU's de foarkar wêze. Foar klanten dy't spesjalisearre prestaasjes fereaskje foar it bouwen en útfieren fan masine-learmodellen, binne TPU's noch altyd de bêste kar.
Wat hâldt de takomst yn?
Prozessoren sille trochgean te ûntwikkeljen yn 'e heine takomst.
Wy ferwachtsje dat se in hegere prestaasjes, enerzjyekonomy en rappere klokraten hawwe.
Foarútgongen fan keunstmjittige yntelliginsje en masine learen sille de skepping fan oanpaste processors foar bepaalde applikaasjes drukke.
It wurdt ek projektearre dat de trend nei multi-core CPU's en gruttere cache-kapasiteiten.
Leave a Reply